基于SuperMap GIS的公路养护信息系统设计

以SuperMap地理信息系统为基础平台,实现公路养护与施工数据的共享,建立一套管理信息系统,能完成图形、属性、影像、文本高度集成的一体化数据库可视化统一管理,提高公路养护的效率,并能为决策提供支持。     

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经过规范化的发展,已经涌现出不少成熟的企业信息集成(EII)模型,而城市交通信息集成（UTII）方面还缺乏规范、成熟的模型。基于此,本文从流程再造、数据交互以及数据挖掘三个方面,提出了一种城市交通信息集成三维模型（3D-UTII)。这三个维度的集成即为：基于流程再造的交通信息系统内部的深度集成（DDII）,基于异构数据库技术的交通信息系统间的广度集成（EDII）,以及基于数据挖掘技术的分析式集成（ADII）。本文对这三个维度的实施框架和具体实现技术分别做出了进一步阐述,最后使用北京市奥运交通应急系统的信息集成方案为实例对模型的实施做出了说明和验证。     

基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法

  目的  提出一种从强背景噪声、非平稳、非线性的复杂设备滚动轴承早期冲击故障振动信号中有效提取故障特征并进行故障模式识别的方法。  方法  首先,利用快速谱相关（FSC）分析提取原始振动信号的故障特征,并利用多尺度排列熵（MPE）对故障特征进行量化;然后,将故障特征数据输入BP神经网络进行故障诊断模型训练与测试;最后,对变速情况下的滚动轴承故障模拟实验数据和美国凯斯西储大学公开的轴承故障试验数据集进行故障识别研究。  结果  结果显示：所提方法对不同类型的故障具有较高的辨识精度,可达97%以上。  结论  研究验证了基于FSC-MPE与BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法的可行性和优越性,可为滚动轴承健康状态评估提供技术支持。     

北京局集团公司货运高质量发展对策研究

北京局集团公司以"公转铁"为主攻方向,深入推进铁路货运增量行动,提高货运产品供给质量,提升货运市场竞争力,实现货运稳定增长,引领铁路货运高质量发展。通过阐述北京局集团公司货运发展现状,从货运增量任务艰巨、物流市场竞争激烈、货运站场能力亟需补强、信息系统缺乏有效整合等方面分析影响因素,探讨北京局集团公司货运高质量发展对策,即:多措并举,实现货运稳定增长;提质增效,提升货运产品供给质量;创新驱动,引领货运高质量发展。     

基于主成分分析的舰船装备维修费组合预测

针对基于回归的组合预测模型,由于舰船装备维修费预测时可利用的样本小、可用的单项预测方法多,容易导致预测模型的数量比用于组合预测的样本数量多,出现回归系数无法估计的问题。在建立基于回归的舰船装备维修费组合预测模型前,首先对各单项预测方法预测结果进行主成分分析,建立舰船装备维修费实际值在选取主成分上的回归模型,给出基于主成分分析的组合预测模型;然后针对主成分分析中根据主成分的累积贡献率确定主成分数量具有一定的主观性,建议采用AIC确定主成分的数量;最后,采用实例对给出的方法进行分析和验证。结果表明：在舰船装备维修费组合预测中,该方法不仅解决了预测模型多于用来组合预测的样本数量问题,而且还可以解决单项预测方法之间的共线性问题,且其预测性能明显优于常用的组合预测模型。     

地理信息技术在地铁工程地质勘察中的应用

介绍广州地铁建设城市工程地质数据库的作法。以地理空间为背景,采用地理信息系统（GIS）的海量数据处理技术,把不同时期、不同单位完成的处于分散、互不相关的工程地质资料数据（可视为二维、三维空间数据）建立起相互关系,并以一定的格式输入、存储,可随时可查阅、检索及调用这些资料数据。     

信息共享平台模型探讨

介绍采用多数据库和数据仓库技术实现信息共享的方法,并在此基础上提出了新型信息共享平台的模型。通过阐述建设信息共享模型的一般过程,说明了该模型的工作原理。模型建立在分布式数据库系统之上,通过全局管理的元数据,可以实现局部异构数据库的存取;通过元数据和元数据基本例程库,可以实现异构数据库间的复制。借助元数据的定义和扩充,该模型可以具有更大的灵活性和可扩展性,实现不同信息系统间的共享。     

应用框架的设计及安全管理构件的实现

框架实现了代码重用、设计重用、以及分析重用,从而大幅度降低了开发的成本,提高了生产效率和产品质量。因此,对框架的研究和实践越来越引起学术界和产业界的高度重视。本文通过对某电网调度系统的深入调研,利用领域工程知识,设计了一个基于J2EE平台的综合应用框架,并实现了部分功能。     

基于博弈论的船舶电力系统脆性负熵流分析

将博弈论引入到船舶电力系统性负熵流研究中,研究表明,船舶电力系统务子系统对负熵的获取是满足极大熵准则下的非合作博弈.通过仿真表明船舶电力系统务子系统对负熵流的合理获取对船舶电力系统的安全稳定性至关重要.     

Estimation of origin‐destination matrices for a multimodal public transit network

This paper presents a procedure for the estimation of origin‐destination (O‐D) matrices for a multimodal public transit network. The system consists of a number of favored public transit modes that are obtained from a modal split process in a traditional four‐step transportation model. The demand of each favored mode is assigned to the multimodal network, which is comprised of a set of connected links of different public transit modes. An entropy maximization procedure is proposed to simultaneously estimate the O‐D demand matrices of all favored modes, which are consistent with target data sets such as the boarding counts and line segment flows that are observed directly in the network. A case study of the Hong Kong multimodal transit network is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.